线上信贷平台如何导流,又有哪些主流的获客方式?
贷款超市导流合作
贷款超市是集合了众多现金贷产品,可通过各种维度去筛选出满足个别贷款需求的现金贷产品。贷款超市的逻辑在于,由于贷款审批有一定的失败率,而许多着急用钱的人为了能尽快拿到钱,通常都是同时申请多个贷款产品。
线上信贷导流平台的用户,质量高,属于很精准的用户,用户申请的转化率高。还有人尝试在一些行业巨头APP上投放广告,但由于人群并不精准,导流效果远不如贷款超市。
许多从业者表示,目前贷款超市依然是导流效果最佳的渠道。出于对资金的实际需求,大多数需要贷款的人已经习惯于在垂直贷款超市上筛选符合需求的贷款产品,就像一说网购,很多人就习惯上某宝、某东一样。
目前,各大贷款超市大多数按照CPA的方式合作、结算,单个成本在10—20元。个别平台需走API对接,需要按照对方的标准规范接入。小平台可以通过URL,将用户导入到平台,结算方式走CPS(放款),按照放款额的某个比例结算,一般是放款额的2%—5%。常见的贷款超市有融360、小金融、一起小贷等。
手机应用市场ASO优化自然获客
大多数线上信贷平台都通过APP、微信小程序提供服务,移动端用户通常占70%以上,所以应用市场ASO就极为重要。
应用市场ASO优化能够提升APP的关键词排名和榜单排名,也就是说,当用户搜索“贷款”、“贷款超市”等关键词,或者查看金融分类榜单、APP总榜单时,APP排名靠前,能够带来精准流量,实现自然获客。
应用市场分为安卓、苹果两大类,其中安卓又分为第三方应用市场(如应用宝、百度手机助手、PP助手、豌豆荚等)和安卓手机厂商市场,如华为应用商店、小米商店、oppo软件商店、vivo商店等。
而苹果商店也可以分为官方应用市场AppStore和越狱应用商店如XY手机助手、itools、同步推等。
常见的ASO优化通过下面这些手段来实现:
第一步是APP关键词优化诊断,包括应用名称、副标题、宣传文本、关键词、应用描述等优化,覆盖热词和竞品词。
完成基本设置后,可通过机器刷APP下载量,短时间内大幅提升流量冲榜。也可通过积分墙,激励用户下载应用后给奖励,给予真实用户下载量。
排名上升以后,刷取大量APP好评,能引导真实用户下载,提升品牌口碑。
通过上面这些ASO优化手段,最终能够让你的应用出现在榜单或用户搜索结果靠前位置,从而获得真实用户。
互联网信息流广告投放
只要有流量的平台,就可以投放信息流广告投放,比如:
资讯类信息流:今日头条、智慧推、一点资讯、畅读、搜狐汇算、新浪扶翼、Zaker等
社交类信息流:粉丝通、广点通、微信MP、百度贴吧、陌陌等
浏览器信息流:UC浏览器、QQ浏览器、猎豹、小米等。
DSP信息流:有道DSP、多盟DSP、力美DSP、Imobi、Admob、聚效等。
工具类信息流:wifi万能钥匙、酷划锁屏、红包锁屏、万年历、墨迹天气等。
视频类:爱奇艺、优酷、搜狐视频等。
可以投放信息流的平台很多,本文开头的抖音就是其中一个,但是这些平台流量虽大,用户通常不够精准,前期ROI可能很低,需要逐步精细化投放策略,逐步降低成本,提高ROI。
可先选择和自己产品目标客群相符合的大平台,然后集中精力测试和优化。你需要持续去优化你的账号和投放策略,逐渐降低成本。
现金贷平台合作
由于行业特点,线上信贷平台通常相互为同行导流,其主要逻辑还在于,由于风控和审核存在失败的概率,单个平台注定无法满足贷款用户的需求,而平台单个用户的获客成本又居高不下,不如为其他平台二次导流,还能增加营收,增加用户满意度,可谓是两全其美。
现金贷平台同业导流有2种玩法:
一种玩法是,审核通过的用户,自己留着,不导出;审核不通过的用户,导流给别家。
另一种玩法是所有用户,都开放给外部,用户可以选择我,也可以选择别家。
由于现金贷平台导流的用户基本都是借款的用户,借款意愿非常强,但因为已经在其他平台过滤了一遍,用户还款能力和还款意愿会有一些风险。
运营商大数据
大数据的精准营销过程分为:采集和处理数据、建模分析数据、解读数据这么三个大层面。通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理,可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。
1、指定网址,截取访问过网址的用户,比如同行的竞价页面访客信息
2、指定400电话、固话,截取呼入呼出记录
3、指定APP,截取手机上装有指定app的高频用户
4、可以截取指定号码发送短信的短信接收用户,同时可以限定性别、地域、年龄
也就是我们说的脱敏数据,这种数据的优点在于非常精准,不管你是金融贷款,房屋中介,教育培训都会涵盖了。
可以写程序 来获取网页内容然后生产电子表格 不过有点费时。。。。。你可以去学编程
个人理解:
数据采集分为多种,如从纸质的或非结构化资料中整理成可以存入数据库的结构化数据的过程可以算一种数据采集;再如将已有的某数据库中数据导出到另一个数据库中也可以算一种数据采集;还如通过观察记录获得某些环境指标(空气质量、温度、湿度、人体体温、机器cpu占用率等等)变化的过程也可以算一种数据采集等等。总之,就是一种数据存在形式经过“某种处理”转变成另一种数据存在形式,我个人认为所谓的“某种处理”都统称为数据采集。
数据抓取一词用的较多的就是如网页内容数据抓取等,从某种意义上说与数据采集有部分含义雷同,但性质上貌似数据主体有一种主动和被动的区别。当然,数据抓取更多的是指,从已有的某结构化数据中获得数据的过程。
数据抽取就是根据你的具体目标从某数据库中取出或归纳出你想要的信息。
个人认为三者有雷同的地方,但绝对不是一个概念。大体用法上,数据采集的使用面最宽,数据抽取偏数据库方面,数据抓取用的最少。
这个说简单倒也简单,说复杂倒也挺有技术含量的,做的好 你可以出低价格 排名靠前,做的不好,你出很高的价格也可能排名靠后 甚至有可能排不到左边去。 百度客服建议不要过于依赖,他们会故意把关键词价格调得过高的。分类和创意这些挺讲究的。直接影响到质量度的哦